lazybredio

[迪迪Didi @didicvj7]

提示词在这！

请将我上传的每一张照片分别作成一张独立的高级极简设沟报，不多图拼，每张照片都要单独输出。
整体采用34竖版构图，上下两个区城高度严格11，各占画面50%
上半部分保酒原险照片，保持主体结构、真实质感，自然光影和原有色彩氛城，仅进行经微真级摄影调色，使其具有志摄影和艺术晨展览奶感。为适配画幅，可以白然扩展天室，地面或环境背景，但不得拉伸、抓曲或改变主体，
下半部分提取照片中主体最具识别性的轮麻与结构，使用简洁几何形状、扇平色坎、细线策和留白进行板简油象化表达。不要写实插画，不贾复杂节，但要保主体特征，让人能够一眼识别原物。配色从上方片中提取，可加入少最水平线、纵构线或抽象环滚元素。
整体使用米白色或浅色背景，人面积留白，主依居中，构图平衡克制。可加入少量简洁英文标题、综号成年份、风格农考国际设计工作空，建筑海报、艺术展赏海报和高级品济视觉系统，高级、见代、安阶、艺术化，踢免养通池镜、廉价欠量感、卡通、电前感和模板感、

[迪迪Didi @didicvj7]

发明这个插画提示词的人简直是天才！！！

我真的特别喜欢阅读有插画的书

那种感觉很棒

你永远都不知道你所想象的画面
或者随手翻了一页

那个插画会给你带来什么样的惊喜

我从小的梦想就是想成为一个插画师和一个作家

让自己的想法流转于笔尖，把自己每一个灵感呈现出来

每一次创作都是在和自己的思想对话

但同时也需要消耗大部分时间

现在我找到了GPT插画提示词

我也可以缩短每次创作插画的时间

记录每一个小灵动～

[まつにぃ @yugen_matuni]

https://t.co/7Ln6eD5xKC

[lazybredio @lazybredio]

Claude がテキストに電子透かしを入れ始めたので、LLM ウォーターマーキングの仕組みを調べた｜Kaito Sugimoto https://t.co/MhFltE4LqJ #zenn

[DJ RIO | REALITY @djrio_vr]

最近Claude Codeに入れてみたんだけどいい感じ
https://t.co/j7T0mB5aAi

AIは過剰な設計・存在する部品の再発明・冗長なコメント　とかを量産しがち。
それを 無口でデブでポニーテールだがクソ有能なエンジニア（というステレオタイプ）が無言で質実剛健なコードに直してくれる、というスキル。

[Torishima / INTP @izutorishima]

30B (???) 、数百 GB 程度のサイズにどうやって日本的な世界知識を詰め込んでるんだこれ・・・オーパーツすぎる

[いもす @imos]

以前、宇宙データセンターの話題で、「宇宙は冷たいから冷却は簡単だ」という話と、「真空では熱が逃げないからデータセンターなど不可能だ」という話を見たので記事を書きました。 https://t.co/T3RMbDkD0Z

[手羽先｜国産LLMを作る人 @Tebasaki_lab]

これ、マジで面白いですよね。一つのニューロンが二層NNは本当にやばくて、論文見たとき笑ったw

こう考えると、二層NNの塊が大量に存在してて、そのニューロンの中でBPしてると考えると、そりゃエグい性能を人間出せるなぁ、と思うと同時に、NNは根本から間違ってるなと。

[Leaf Meta 🇰🇷 @leafmeta]

📌 마이크로소프트가 조용히 온톨로지 배우는 놀이터를 열었다 (깃허브 뜯어보니 진심이었음)

•온톨로지: 어떤 분야의 사물 종류와 관계를 정의하는 설계도, 데이터가 아니라 데이터의 틀
•RDF/OWL: 온톨로지를 표현하는 표준 규격, XML 기반이라 사람이 직접 안 짜도 됨
•Fabric IQ: 마이크로소프트 데이터 플랫폼과 연결되는 포맷 지원
•코드 없이: 마우스로 엔티티, 속성, 관계 그리면 실시간으로 그래프가 그려짐

1) 이게 왜 재밌냐면. 온톨로지는 원래 진입장벽이 은근 높은 개념이다. XML 스펙 붙잡고 씨름해야 했는데, 이 툴은 그걸 그냥 도형 그리기로 바꿔놨다. 왜냐하면 라이브 그래프 미리보기가 있어서, 만드는 동시에 결과물이 눈에 보이기 때문.

2) 학습 커브도 신경 썼다. 기초 개념 6개 아티클 & 도메인별 실습 경로(커피숍, 이커머스, 금융, 의료 등) 7종까지 단계별로 구성돼 있다. 반면 그냥 툴만 던져놓은 게 아니라 “여기서 배우고 바로 만들어봐라”는 학습 설계가 촘촘한 편.

3) 제일 흥미로운 부분은 커뮤니티 기여 구조. 깃허브 로그인하면 앱이 알아서 저장소를 포크하고, 브랜치 만들고, PR까지 자동으로 올려준다. 어쩌면 이게 진짜 노림수일 수도. 온톨로지를 배우게 만드는 동시에, 마이크로소프트 생태계로 커뮤니티 기여자를 끌어들이는 구조일 수 있다.

💬 데이터 스키마 짤 일 있는 사람이면 한 번 만져볼 가치 있음. 아직 Preview 단계라 기능은 계속 바뀔 듯. 🕸️

#온톨로지 #MicrosoftFabric #메타인지팩트체크

🔗 참고한 정보:
•Ontology Playground 기능 개요, RDF/OWL 임포트/익스포트, 커뮤니티 카탈로그 PR 자동화 — https://t.co/tkek3R5sYC
•온톨로지 기초 개념 및 RDF/OWL 표준 설명 — https://t.co/Iecz0Lk3jK

[Superman @thesupermanmx]

China open-sourced a model that reconstructs any scene in 3D from a regular video, in real-time.

one camera. no LiDAR. 10,000+ frames without falling apart.

just walk around with your camera and watch the entire world get rebuilt in 3D at 20 fps.

→ runs at ~20 FPS on a single GPU
→ Stable over 10,000+ frames
→ Beats optimization-based methods on benchmarks
→ Works on drone footage, driving videos, indoor walkthroughs

100% open source.

[T.Yamazaki @ZappyZappy7]

『透明ドローン？』
塗装で隠すのではなく、機体全体を高速回転させ、人間の目には背景に溶ける薄いぼかしのように見せる。
https://t.co/T9Ubd5zui4

#drone #UAV #robotics #disappear #RobotDesign #HumanPerception #EnvironmentalMonitoring #PhantomTwist #NorthwesternU

[しゅうへい@AIで借金6,000万返す人 @shupeiman]

いや、前からChromeでブラウザ触れたやん…と特に驚かなかったけど、アプリ内ブラウザってそういうことか…。めちゃすごいアプデやん。

・Claudeが自分でウェブサイトを開いて、読む、クリック、フォーム入力、スクショが全部可能に
・前からChrome拡張でブラウザ操作はできてたけど、本質が違う
・今までは「スクショ見てピクセル座標を推測してクリック」→ ボタン小さいと外すことも
・今回はページの構造（DOM）を直接読んで要素単位で正確に操作できるように
・「この画面のデザイン、どう直せばいい？」と聞くと、Claudeが自分で参考サイトを開いて調べて改善案を出してくれる
・自分のアプリに問題があったとき、他のサイトの似た部分を見て「こういうパターンが一般的」と調べて修正してくれる
・全部同じ画面（チャット＋コード＋プレビュー＋ブラウザ）で完結 → 作業がかなりスムーズ
・アプリ内ブラウザ → 参考調べ・デザイン確認・テスト用（クリーン環境）
・Chrome拡張 → 自分のアカウントで実際に操作したいとき
「ただブラウザ追加」じゃなくて、座標当てずっぽう → 正確要素操作に進化したのがデカい！

[てるきち @trkbt10]

乗換案内APIをつくりました
交通データは各事業者の GTFS / ODPT 等に基づき、ライセンスと帰属表示は /api/v1/feeds および /api/v1/operators で取得できます
あなたのエビに食わせてレッツ道案内

https://t.co/puKXQgDgtu

[管四 @guansi]

最近发现了一个特别有意思的用法。我把 GPT 和 DeepSeek V4 Pro 当高级工程师用，负责写 SOP、写 CI/CD 流程、设计方案。然后把这些东西一股脑丢给 Hermes Agent 里的 Minimax M3 去执行。

正常情况下，ChatGPT 一个小时能搞定，DeepSeek 两个小时也差不多了。M3 呢？已经干了一上午，四个小时过去了，还在和 CI 测试死磕。日志刷得飞快，错误改了一轮又一轮，就是过不了。

但神奇的是，我居然没有生气，反而越来越期待。

因为我突然意识到，M3 最有价值的地方可能不是干活，而是验收文档。

如果 GPT 写的 SOP，DeepSeek 写的流程，最后连 M3 这种级别的“小白员工”都能一步一步照着执行成功，那说明这个文档是真的写明白了。反过来，如果 M3 卡住了，大概率不是它一个人的问题，而是流程里还有默认知识、隐藏前提和作者自己都没意识到的经验依赖。

以前测试用户手册，要找新人。

现在测试用户手册，直接找最笨的 Agent。

某种意义上说，M3 已经从生产工具变成了质检工具。

它就像公司刚入职的新同事。能力可能一般，效率可能不高，但凡是文档里写得不清楚的地方，它一定能精准踩坑给你看。

AI 时代最好的测试工程师，未必是最聪明的模型。

有时候恰恰是最笨的那个。

[Torishima / INTP @izutorishima]

Fableくんがいなくなってしまったが、いずれにせよ特殊なドメインの開発だと Codex は大局観が薄く「指示されたことだけやりました」感を出してくるので、まず設計を Opus と固めたあとガチガチの作業指示書を書かせて Codex App にコピペ、作業指示書自体に「作業が完了したり思わぬ問題が発生したら agmsg で待機してる claude1 に詳細に報告しろ」と書いておくことで両方が自律的にコミュニケーション取って、作業自体をやらずアドバイスとディレクションに Opus を徹させることでブレを防止、とかをやってる
これは Fable 復活後にも有効かも

[Tomonori SHINDOH / 進藤 智則 @tshindoh]

フィジカルAIについては「米中が先行する中、日本は本当に大丈夫なのか」「現場データが日本の勝ち筋になるはずだ」「人手不足の打開策になる」など日本国内で様々な議論がなされてきましたが、一方で議論が紛糾し混乱しているようにも見受けられます。一部違和感のある言説も出てくるようになりました。そこでフィジカルAIについて俯瞰的な観点でまとめた総力特集「フィジカルAI 日本の処方箋」を日経Robotics 7月号で執筆・掲載しました。なぜフィジカルAIを巡る議論は混乱しやすいのか、日本としての打ち手はどうあるべきか、そもそもフィジカルAIとは何なのか、など多様なステークホルダーに取材し記事としてまとめました。ぜひご高覧いただければ幸いです。日経Roboticsとしては珍しく、なんと期間限定で全文を無償でご覧いただけます！
https://t.co/CCSyZQV2hu
日経Roboticsでは普段はWebでの全文公開は定期購読者様向けなのですが、今回は普段の技術解説記事というよりも、より広い層の方々を想定して執筆したため、フリーで公開しております。前編と後編の2本建て、紙版では40ページの特集となっておりやや長いのですが、期間限定公開ですので皆様、ぜひシェアいただければ幸いです。

[動詞 @IMG_5955]

そういえば引用元のリポジトリにも追加したんですが、Codexがやたらとフォールバックや後方互換を実装したがる挙動本当にしんどいので、絶対に防止するために†absolute-rules†というskillsを作成して行動のたびに参照するようにさせたらVibe Codingのストレスが激減しました。おすすめです

[東大Obsidianオタク｜仕事で使える第2の脳構築 @ObsidianOtaku]

【最新】
Anthropic公式プラグインclaude-code-setupが出た😳
プロジェクトをスキャンして、最適な構成を自動で推薦してくれる👇
https://t.co/h7xbkn4HfZ

推薦されるのは5つ。
・hooks
・Skills
・MCPサーバー
・サブエージェント
・自動化ワークフロー

全部ステップバイステップで設定まで完了する。

インストールは1行
/plugin install claude-code-setup@claude-plugins-official

ほとんどの人がClaude Codeを素のまま使っている
だから毎回の会話が積み上がらない

推薦してくる中身はSkillsとMCPサーバー

つまりAIが「何を記憶するか」の構造を決めてくれる

記憶のない状態で賢いAIを使っても、毎回初対面のまま終わる
ここを変える道具が、公式から出てきた

AIエージェントにプロンプト指示していくこと自体がナンセンスになっていく

[Torishima / INTP @izutorishima]

エンジニア時点だと出てこない発想の転換で感動…！一読推奨です
要は『複雑な内製アプリを人間とAIで共同編集したい』要件で、当該アプリのGUI構造に沿ってMermaidみたいな独自DSLを設計させ、GUIをそのDSLファイルのレンダラにする事で、LLMに高速に精度良く操作させられる
https://t.co/dtLRUWakaM

今 LLM に提案すると真っ先に言われるであろう Next.js + Supabase みたいな SaaS 型の設計からはまず出てこない発想ではあるけど、一方で動画編集ソフトとかはだいだい独自フォーマット、あるいは JSON / XML / YAML あたりで内部構造をエンコードしたシリアライズ形式になっているし、ローカル内製アプリとしては特段特殊なアイデアという訳でもない（設定を DB ではなく単一ファイルの SSoT で管理してるアプリはごまんとある）

…その上でこの提案の最大の価値は、昨今言われる「LLM による GUI 操作」がマウスクリックやキーボード操作など GUI 時代の自動操作のため壊れやすくどうしても遅いのに対し、
・『SSoT or プロジェクトファイルの形式自体を、当該 GUI アプリのビジュアル構造を LLM がテキストで簡潔に書き記すことに特化して設計した DSL にする』
・『当該 DSL で記述されたファイルを SSoT として、人間と AI で共同編集可能な設計にする』
という発想の転換にあると思う

言われてみれば確かに何故気づかなかったんだろう…！となったけど、「GUI アプリは画面から操作するもの」と思い込んでると出てこない発想でもある
もちろん大規模利用には向かないが、業務用の内製アプリなら十分なケースも多そう

『汎用データ言語を敢えて使わず、LLM 時代なので当該アプリのドメインに特化した DSL の設計とパーサとシリアライザを LLM 自身に作らせる』ことで、JSON スキーマや YAML よりトークン数を大幅に圧縮でき（JSON は特にエスケープとかが煩雑）、グラフやマインドマップのような複雑なノード構造も表現しやすくなる、という視点はエンジニアからだと考慮の外にあったので、そこが一番目から鱗だった…

課題があるとすれば『LLM 自身が当該 DSL 仕様違反のテキストを吐いてきてパースできない』『DSL のパーサ/シリアライザの品質が悪い』とかが初期に起きそうな点だが、LLM の性能が向上していること、むしろ記法をシンプルにしてクオートみたいな余計な構造化マークアップを排除することで、JSON や YAML だと冗長に数百行書かないといかなかったのがコンパクトに収まり、結果的にミスが減るだとかのメリットもありそうな感